检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2024年第2期44卷 344-352页

作者：余孙婕曾辉熊诗雨史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190

针对当前联邦学习缺乏公平合理的激励机制,难以衡量不同数据量、不同数据质量、不同数据分布的参与节点的联邦学习贡献度等问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的联邦学习激励机制。首先,提出融合训练模型的生成式对抗网络实现高精度... 详细信息

针对当前联邦学习缺乏公平合理的激励机制,难以衡量不同数据量、不同数据质量、不同数据分布的参与节点的联邦学习贡献度等问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的联邦学习激励机制。首先,提出融合训练模型的生成式对抗网络实现高精度样本生成;随后,基于融合训练模型的生成式对抗网络实现激励机制的贡献度评估算法,该算法通过联合模型筛选样本并生成数据标签,引入参与节点的本地数据标签分布平衡非独立同分布数据标签对贡献度评估的影响;最后,使用两阶段Stackelberg博弈实现联邦学习激励过程。安全性分析结果表明,所提激励机制在联邦学习过程中保证数据安全和系统稳定。实验结果表明,所提激励机制具备正确性,贡献度评估算法在不同数据量、不同数据质量和不同数据分布的情况下均有较好的性能。

关键词：联邦学习生成式对抗网络激励机制两阶段Stackelberg博弈数据共享

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基于区块链的医疗数据分级访问控制与共享系统

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计算机应用 2023年第5期43卷 1518-1526页

作者：曹萌余孙婕曾辉史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

针对当前医疗数据共享时访问控制粒度过粗、共享灵活性低、集中式医疗数据共享平台存在数据泄露的安全隐患等问题,提出一种基于区块链的医疗数据分级访问控制与共享系统。首先,对医疗数据按照敏感度分级,并提出了密文策略属性基分级加密... 详细信息

针对当前医疗数据共享时访问控制粒度过粗、共享灵活性低、集中式医疗数据共享平台存在数据泄露的安全隐患等问题,提出一种基于区块链的医疗数据分级访问控制与共享系统。首先,对医疗数据按照敏感度分级,并提出了密文策略属性基分级加密(CP-ABHE)算法,实现对不同敏感度医疗数据的访问控制。该算法使用合并访问控制树和结合对称加密方法提升密文策略属性基加密(CP-ABE)算法的性能,并使用多授权中心解决密钥托管问题。然后,采用基于许可区块链的医疗数据共享模式解决集中式共享平台存在的中心化信任问题。安全性分析结果表明,所提系统在数据共享过程中保证了数据的安全性,可以抵御用户合谋攻击和权威合谋攻击。实验结果表明,CPABHE算法拥有比CP-ABE算法更低的计算开销,所提系统的最大平均时延为7.8 s,最高吞吐量为每秒处理236个事务,符合预期性能要求。

关键词：医疗大数据区块链访问控制数据共享智能合约基于属性的访问控制

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基于差分隐私的联邦大模型微调技术

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信息安全研究 2024年第7期10卷 616-623页

作者：曾辉熊诗雨狄永正史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190

随着私有数据可用性的降低,基于联邦学习的大模型参数微调成为备受关注的研究领域.尽管联邦学习本身具有一定程度的隐私保护能力,但其中的梯度泄露攻击和针对大模型的嵌入反转攻击等隐私安全问题仍然威胁着参与者的敏感信息.在当前对隐... 详细信息

随着私有数据可用性的降低,基于联邦学习的大模型参数微调成为备受关注的研究领域.尽管联邦学习本身具有一定程度的隐私保护能力,但其中的梯度泄露攻击和针对大模型的嵌入反转攻击等隐私安全问题仍然威胁着参与者的敏感信息.在当前对隐私保护意识不断增强的背景下,这些潜在的隐私风险显著阻碍了基于联邦学习的大模型参数微调在实际应用中的推广.因此,提出一种联邦大模型嵌入差分隐私控制算法,通过全局和本地双重隐私控制机制,在高效参数微调过程中为大模型的嵌入模型添加可控的随机噪声,以增强基于联邦学习的大模型参数微调的隐私保护能力.此外,通过对不同联邦设置的实验比较,展示了该算法在大模型参数微调中的隐私保护效果,并通过中心化和联邦化的性能比较实验验证了该算法的可行性.

关键词：联邦学习大模型高效参数微调差分隐私数据隐私泄露

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基于数据面加速器的工业5G协议处理架构研究

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高技术通讯 2023年第10期33卷 1038-1046页

作者：杨喜宁周一青陈洋中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

伴随5G标准的不断演进和商用网络的规模部署,5G已成为引领我国智能制造高质量发展的新引擎。与此同时,以高带宽、高频次小包通信为特征的工业应用也对5G终端基带芯片协议处理提出了挑战。本文提出一种以数据面加速器(DPA)为核心的高性... 详细信息

伴随5G标准的不断演进和商用网络的规模部署,5G已成为引领我国智能制造高质量发展的新引擎。与此同时,以高带宽、高频次小包通信为特征的工业应用也对5G终端基带芯片协议处理提出了挑战。本文提出一种以数据面加速器(DPA)为核心的高性能软硬件协同5G协议处理架构,该架构将异构芯片计算资源与协议处理功能进行了合理映射,并通过并行化设计大幅提升5G用户面数据处理性能。实验结果表明,相比纯软件的实现方案本文提出的协同架构在不同业务负载条件下,数据包处理时延平均下降28.3%,包处理通量平均提升38%。在0.5 ms的时隙周期配置下,本文架构的数据包处理速率大于2000包/s,可以满足工业5G大规模现场节点集中式数据采集的需求。

关键词：工业5G 软硬协同协议处理加速器

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融合多类型信息的社交网络用户表示学习方法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2020年第5期34卷 130-138页

作者：董祥祥梁英谢小杰中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

网络表示学习方法进行社交网络用户表示可以避免大量的特征工程,同时方便对不同类型的特征进行融合。由于社交网络通常规模大且数据类型丰富,采用基于神经网络的网络表示学习方法,融合社交网络中的多类型信息学习用户表示,提出了一种融... 详细信息

网络表示学习方法进行社交网络用户表示可以避免大量的特征工程,同时方便对不同类型的特征进行融合。由于社交网络通常规模大且数据类型丰富,采用基于神经网络的网络表示学习方法,融合社交网络中的多类型信息学习用户表示,提出了一种融合多类型信息的社交网络用户表示学习方法。对社交网络用户涉及的文本、网络结构和属性标签信息设计了独立的神经网络结构和目标函数,并通过对目标函数求加权和的方式进行融合,采用梯度下降算法进行联合优化得到社交网络用户表示。Cora和Weibo数据集上的实验结果表明:所提方法可以更好地融合社交网络中的多类型信息,获得更有区分度的用户特征,可有效提升分类任务的准确率。

关键词：社交网络网络表示学习信息融合

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社交网络用户隐私泄露量化评估方法

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计算机工程与科学 2021年第8期43卷 1376-1386页

作者：谢小杰梁英王梓森董祥祥中国科学院计算技术研究所北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据。针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络... 详细信息

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据。针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络用户的隐私泄露风险的问题,提出了一种社交网络用户隐私泄露量化评估方法。基于用户隐私偏好矩阵,利用皮尔逊相似度计算用户主观属性敏感性,然后取均值得到客观属性敏感性;采用属性识别方法推测用户隐私属性,并利用信息熵计算属性公开性;通过转移概率和用户重要性估计用户数据的可见范围,计算数据可见性;综合属性敏感性、属性公开性和数据可见性计算隐私评分,对隐私泄露风险进行细粒度的个性化评估,同时考虑时间因素,支持用户隐私泄露状况的动态评估,为社交网络用户了解隐私泄露状况、针对性地进行个性化隐私保护提供支持。在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法能够有效地对用户的隐私泄露状况进行量化评估。

关键词：社交网络隐私量化属性识别隐私保护

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针对设备差异性问题的增量式室内定位方法

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计算机科学 2018年第10期45卷 69-77页

作者：夏俊刘军发蒋鑫龙陈益强中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 北京市移动计算与新型终端重点实验室北京100190

随着WLAN的普及,基于RSS(Received Signal Strength)的室内定位方法逐渐成为研究与应用的热点。其中,基于指纹的定位方法已成为主流,此类方法的特点之一在于要求离线训练数据与在线测试数据满足独立同分布,然而,在实际环境中,现有的指... 详细信息

随着WLAN的普及,基于RSS(Received Signal Strength)的室内定位方法逐渐成为研究与应用的热点。其中,基于指纹的定位方法已成为主流,此类方法的特点之一在于要求离线训练数据与在线测试数据满足独立同分布,然而,在实际环境中,现有的指纹定位方法或系统存在以下3个问题:1)不同终端设备的无线通讯硬件存在差异性,训练数据和测试数据的采集设备之间的差异性将严重影响定位精度;2)环境中的无线信号呈现高动态性,采集的数据存在显著的时效性,因此由训练数据得到的模型的定位性能将随着时间的推移不断下降;3)传统增量式定位模型需要大量的标定数据,不具有实际可用性。为解决以上问题,提出了一种针对设备差异性问题的增量式室内定位方法,利用终端在持续定位服务中采集的无标记数据来实时更新定位模型。实验表明,在实际蓝牙定位数据集上,相比于传统的定位模型方法,所提方法的整体定位精度更高,误差距离为3～5m时,其优势更为明显;同时,该方法具有时效优势,能够长时间保持有效定位。

关键词：室内定位设备差异性增量学习极速学习机物联网

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基于多模融合的半监督场景识别方法

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计算机科学 2019年第12期46卷 306-312页

作者：沈鸿刘军发陈益强蒋鑫龙黄正宇中国科学院大学北京100190 中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 北京市移动计算与新型终端重点实验室北京100190

场景识别是普适计算中的一项重要研究内容,旨在通过识别智能手机用户所在位置的场景,为用户提供精准的个性化服务并提升服务的质量。在实际环境中,精确的场景识别存在两个问题:(1)基于单模传感器数据或无线信号数据的分类效果不佳、普... 详细信息

场景识别是普适计算中的一项重要研究内容,旨在通过识别智能手机用户所在位置的场景,为用户提供精准的个性化服务并提升服务的质量。在实际环境中,精确的场景识别存在两个问题:(1)基于单模传感器数据或无线信号数据的分类效果不佳、普适性不足;(2)场景识别的精度需要依赖大量标定数据,导致成本较高。针对这些问题,提出一种基于多模融合的半监督场景识别方法,该方法充分利用Wi-Fi、蓝牙和传感器的多模特征来提高识别精度。相比基于单模数据的识别,融合特征将静态场景的分类精度提升了10%,并且本文通过构建半监督的学习方法解决了动态场景中数据采集成本高的问题,在将标定数据量减少一半的基础上将识别精度提高至90%以上。实验数据表明,在利用Wi-Fi、蓝牙、传感器的互补优势的基础上,引入半监督的学习方法能够提升场景识别的精确度且降低在某些场景下采集数据的成本,从而有效地提升了场景识别的精度和普适性。

关键词：场景识别 Wi-Fi 蓝牙多模融合半监督学习

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卫星互联网资源管控技术研究

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中国工程科学 2023年第6期25卷 27-38页

作者：王龙河周一青曹欢刘子凡陈岩陈道进石晶林中国科学院计算技术研究所北京100190 处理器芯片全国重点实验室北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

卫星互联网支持全球无缝覆盖,是地面通信系统的重要扩展和延伸、构建“空天地”一体化网络的关键环节、实现网络强国的重要基础信息设施;发展卫星互联网战略意义重大,相应的资源管控研究较为迫切。本文阐述了卫星互联网的基本概念及国... 详细信息

卫星互联网支持全球无缝覆盖,是地面通信系统的重要扩展和延伸、构建“空天地”一体化网络的关键环节、实现网络强国的重要基础信息设施;发展卫星互联网战略意义重大,相应的资源管控研究较为迫切。本文阐述了卫星互联网的基本概念及国际发展前沿、卫星互联网资源管控的基本要素与研究进展,辨识了以卫星互联网新环境、新模式为代表的卫星互联网资源管控发展挑战,形成了相应的应对策略。设计了卫星互联网资源管控技术路线,涵盖星地网络互联互通、星地异构资源融合、智能按需服务、智慧内生等主要阶段;论证提出了卫星互联网资源管控模式与架构,构建了包括高时空动态资源表征、多维资源时间连续确定性分析、多维时变能力池索引、智能决策规划在内的卫星网络资源管控关键技术体系。研究建议,重点关注资源异质异构、网络结构动态变化、服务需求差异化的网络特征,按照优化的技术路线循序渐进发展,突破卫星网络资源管控关键技术并融合人工智能技术,从而实现智能高效的卫星网络资源管控。

关键词：卫星互联网资源管控空天地一体化网络动态资源表征智能规划决策

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基于集中式架构的无线接入网优化部署研究

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高技术通讯 2019年第12期29卷 1175-1183页

作者：张宗帅田霖石晶林徐顺清移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049 中国三星研究院北京100028

基于集中式架构的无线接入网通过资源池共享处理资源,与基于分布式架构的无线接入网相比,明显减少了网络所需的处理资源,该性能可以通过统计复用增益(SMG)来评估。本文建立了基于时-空联合流量分布的处理资源SMG模型,并推导出SMG的闭合... 详细信息

基于集中式架构的无线接入网通过资源池共享处理资源,与基于分布式架构的无线接入网相比,明显减少了网络所需的处理资源,该性能可以通过统计复用增益(SMG)来评估。本文建立了基于时-空联合流量分布的处理资源SMG模型,并推导出SMG的闭合表达式。在此基础上,综合考虑集中式架构网络部署的处理资源池、远端射频单元(RRH)及光纤的成本,建立了无线接入网基站主设备部署成本模型,并进行成本分析。仿真结果表明,SMG随着服务阈值比Pth的增大而增大。当采用集中式架构部署的小区占比η固定时,总成本TC随着成本因子CF的增大而减小。当成本因子CF固定时,总成本TC随着η的变化趋势取决于成本因子CF的取值大小。本文的研究为基于集中式架构的无线接入网部署提供了理论指导,具有实际应用价值。

关键词：集中式架构无线接入网统计复用增益(SMG) 优化部署

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